Upstage

AI Research Scientist

• LLM의 성능 평가 벤치마크 및 툴킷을 연구·개발
• 글로벌 프론티어 LLM들이 주목하는 벤치마크 동향을 실시간 모니터링
• 평가 데이터셋과 메트릭 설계 등 성능 평가를 위한 모든 과정 포함
• 기존 벤치마크의 한계 극복을 위한 확장/신규 구축
• 한국 문화와 한국어의 특성을 반영한 벤치마크 구축
• 실제 업무 시나리오 기반의 Work Intelligence 벤치마크 구축
• 비용/자원 효율적인 평가 프레임워크 개발
• 추론 결과 분석을 위한 환경 개발

AI Research Engineer – LLM Eval

• LLM Post-training 팀의 일원으로서 지식/추론 능력 강화.
• 인간 선호도 정렬(human preference alignment)에 집중.
• 에이전트형 도구 활용(agentic tool use) 성능 향상.
• 데이터 구축 방법론과 초고품질 데이터 필터링 시스템 활용.
• 최신 학습 기법(DPO·RLHF·RLVR)을 활용하여 기술 개발을 주도.

AI Research Engineer – LLM Eval

AI Research Engineer – LLM Post-training